Anterior Interosseous–to–Ulnar Motor Nerve Transfers: A Single Center’s Experience in Restoring Intrinsic Hand Function
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transfer of the anterior interosseous nerve (AIN) into the ulnar motor branch improves intrinsic hand function in patients with high ulnar nerve injuries. We report our outcomes of this nerve transfer and hypothesize that any improvement in intrinsic hand function is beneficial to patients. Methods: A retrospective review of all AIN-to-ulnar motor nerve transfers, including both supercharged end-to-side (SETS) and end-to-end (ETE) transfers, from 2011 to 2018 performed by 2 surgeons was conducted. All adult patients who underwent this nerve transfer for any reason with greater than 6 months’ follow-up and completed charts were included. Primary outcome measures were motor function using the British Medical Research Council (BMRC) grading system and subjective satisfaction with surgery using a visual analog scale. Secondary outcome measures included complications and donor site deficits. Results: Of the 57 patients who underwent nerve transfer, 32 patients met the inclusion criteria. The average follow-up and average time to surgery were 12 and 15.6 months, respectively. The overall average BMRC score was 2.9/5, with a trend toward better recovery in patients who received earlier surgery (<12 months = BMRC 3.7, ≥12 months = BMRC 2.2; P < .01). Patients with an SETS transfer had better results that those with an ETE transfer (SETS = 3.2, ETE = 2.6). There were no donor deficits after operation. One patient developed complex regional pain syndrome. Conclusions: Patients with earlier surgery and an in-continuity nerve (receiving an SETS transfer) showed improved recovery with a higher BMRC grade compared with those who underwent later surgery. Any improvements in intrinsic hand function would be beneficial to patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle